面向油色谱化学成分分析的变压器并行诊断研究

• 作者: 牛斌 王秋雯 郑博文 陶宇
• 来源期刊: 粘接
• 学科: 工学
• 关键词: 溶解气体成分 Storm框架 三维场景 相关向量机
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 研究报告与专论
• 页码范围: 39-43
• 页数: 5页
• 分类号: TM41
• 字数: 2907字
• 语种: 中文

摘要

针对变压器油色谱分析的智能化需求,提出一种基于大数据和三维场景的变压器油色谱诊断模型.为验证该模型的准确性,首先采用HDFS+HBase完成对诊断架构的搭建;然后引入Storm框架+OAO-RVM的并行化诊断框架;通过obj完成对挖掘结果的可视化.最后,搭建服务集群,对上述方案进行验证,结果表明本方案对变压器DGA数据的挖掘准确率高达95.37％,并可实现大规模的变压器油色谱数据的挖掘,表现出良好的性能.同时通过三维场景,可实时展示变压器的溶解气体成分与比值,为变压器故障的可视化诊断提供了参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王秋雯		5	0	0.0	0.0
2	郑博文		6	8	1.0	2.0
3	牛斌		1	0	0.0	0.0
4	陶宇		1	0	0.0	0.0